Моделирование рисков инвестиционного проекта

Сложностью данного метода анализа является затруднительный подпор максимально точного аналога, по причине того, что не существует формальных критериев, точно устанавливающих степень аналогичности ситуаций. Но, как правило, даже в случае подбора правильно аналога, появляется сложность формулировки корректных предпосылок для анализа, полный и близкий к реальности набор сценариев срыва проекта. Причиной является то, что полностью идентичных проектов крайне мало или не встречается вовсе, любой изучаемый проект имеет свои индивидуальные особенности и риски, которые связаны между собой согласно своеобразности проект, поэтому не всегда можно абсолютно точно определить причину возникновения того или иного риска.

Краткое описание метода умеренности затрат и метода аналогий свидетельствует о том, что они пригодны скорее определения и описания возможных рисковых ситуаций для определенного проекта, чем для получения даже относительно точной оценки рисков инвестиционного проекта.

Количественный метод анализа рисков

Для оценки рисков инвестиционных проектов, наиболее распространены следующие количественные методы анализа, как:

• анализ чувствительности
• метод сценариев
• имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
• метод корректировки ставки дисконтирования
• дерево решений

Анализ чувствительности

В методе анализа чувствительности фактор риска принимается как степень чувствительности результирующих показателей анализируемого проекта к изменению внешних или внутренних условий его функционирования. В качестве результирующих показателей проекта обычно выступают показатели эффективности (NPV, IRR, PI, PP) или ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль).  Анализ чувствительности разделяется на несколько последовательных этапов:

• устанавливается базовые значения результирующих показателей, математически устанавливается связь между исходными данными и результирующими
• вычисляются наиболее вероятные значения исходных показателей, а также диапазон их изменений (как правило, в пределах 5-10%)
• определяется (рассчитывается) наиболее вероятные значения результирующих показателей
• Исходные исследуемые параметры по очереди перерассчитываются в пределах полученного диапазона, получаются новые значения результирующих параметров
• Исходные параметры ранжируются по их степени влияния на  результирующие параметры. Таким образом, они группируются на основе степени риска.

Степень подверженности инвестиционного проекта к соответствующему риску и чувствительности проекта к каждому фактору определяется с помощью расчета показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент.

(1.2)

 

Где:

E – показатель эластичности

NPV1 – значение базового результирующего показателя

NPV2 - значение результирующего показателя при изменении параметра

X1 - базовое значение варьируемого параметра

X2  - измененное значение варьируемого параметра

Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Также, анализ чувствительности может проводиться графически, с помощью построения зависимости результирующего показателя от изменения исследуемого фактора. Чувствительность значения NPV к изменению фактора изменяется уровнем наклона зависимости, чем угол больше, тем значения чувствительнее, а также тем больше риск. В точке пересечения прямой реагировании с осью абсцисс определено значение параметра в процентном выражении, при котором проект станет неэффективным.

После этого, на основании проведенных расчетов, все полученные параметров ранжируются по степени значимости (высокая, средняя, невысокая), и строится «матрица чувствительности», с помощью которой выделяются факторы, являющиеся наиболее и наименее рискованными для инвестиционного проекта.

Независимо от присущих методу достоинств – объективности и наглядности полученных результатов, есть также и значимые недостатки - изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

Метод сценариев

Метод сценариев представляет описание всех возможных условий реализаций проекта (либо в виде сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных параметров проекта) а также описание возможных результатов и показателей эффективности. Данный метод, как все иные, также состоит из определенных последовательных этапов:

• строится как минимум три возможных варианта сценариев: пессимистический, оптимистический, реалистический (или наиболее вероятный или средний)
• исходная информация о факторах неопределенности преобразуется в информацию о вероятности отдельных условий реализации и определенных показателей эффективности

Основываясь на полученных данных, определяется показатель экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

(1.3)

Где:

NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария

pi - вероятность этого сценария

При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной:

(1.4)

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле:

(1.5)

 

Главным недостатком метода сценарного анализа выделяется фактор учета только нескольких возможных исходов по инвестиционному проекту, однако на практике число возможных исходов не ограничено.

Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique)

Одним из способов сценарного анализа специалисты выделяют Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique). Основная идея данного метода состоит в том, что при разработке проекта задаются три параметра проекта – оптимистическая, пессимистическая, наиболее вероятная. Далее ожидаемые значения вычисляются по следующей формуле:

Ожидаемая величина = [Оптимистическая величина 4хНаиболее вероятная величина + Пессимистическая величина]/6

Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. На основе результатов расчета проводится остальной анализ проекта. Эффективность проведения PERT-анализа максимальна, только в том случае если можно обосновать значения всех трех оценок.

Дерево решений

Метод дерева решений представляет сетевые графики, в которых каждая ветвь, то различные альтернативные варианты развития проекта. Следуя вдоль каждой построенной ветви проекта, можно проследить все возможные этапы развития проекта, а соответственно и выбрать наиболее оптимальный из них, и с наименьшими рисками. Данный метод анализа подразделяется на следующие этапы:

• Определяются вершины для каждого проблемного и неоднозначного момента развития проекта, и строятся ветви (возможные пути развития событий)
• Для каждой дуги определяется экспертным методом вероятность и возможные потери на данном этапе.
• Основываясь на всех полученных значениях вершин вычисляется наиболее вероятное значение NPV (или иного значимого для проекта показателя)
• Проводится анализ вероятностного распределения

Единственным ограничением и возможно недостатком метода является обязательное наличие разумного количества вариантов развития проекта. Преимущественным отличием является возможность полного и детального учета всех факторов и рисков, влияющих на проект. Метод особенно используется в ситуациях, когда решения по реализации проекта принимаются постепенно, и зависят от ранее принятых решений, таким образом, каждое решение в свою очередь определяет сценарий дальнейшего развития проекта.

Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)

Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло, сочетает в себе два ранее изученных метода: метод анализа чувствительности и анализ сценариев. В имитационном моделировании, вместо составления наилучших и наихудших сценариев, с помощью компьютера генерируются сотни возможных комбинаций параметров проекта, учитывая их вероятностное распределение. Каждая полученная комбинация выдает свое значение NPV. Подобный расчет возможен только с использованием специальных компьютерных программ. Поэтапная схема имитационного моделирования строится следующим образом:

• формулируются факторы, влияющие на денежные потоки проекта;
• строится вероятностное распределение по каждому фактору (параметру), при этом как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию);
• компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении;

 

 

 

В числе недостатков данного метода моделирования рисков определены:

• существование коррелированных параметров сильно усложняет модель
• вид вероятностного распределения для исследуемого параметра может быть трудно определим
• при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;
• исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;
• относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

Метод корректировки нормы дисконта

Из-за простоты расчетов Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее применимым на практике. Данный метод это корректировка заданной базовой нормы дисконта, считающаяся безрисковой и минимально приемлемой (например, предельная стоимость капитала для компании). Корректировка проводится следующим образом: прибавляется величина требуемой премии за риск затем рассчитываются критерии эффективности инвестиционного проекта (NPV, IRR, PI). Решение эффективности проекта принимается согласно правилу выбранного критерия. Чем выше риск, тем больше величина премии.

Поправки на риск задаются отдельно для каждого отдельно проекта, так как они полностью зависят от специфики исследуемого проекта.

 

3. Алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистики.

Реализация системы управления рисками на предприятии предполагает разработку и использование определенного алгоритма оценки рисков, который позволит упростить и систематизировать процедуры принятия решения в области управления рисками. Данный алгоритм должен включать в себя следующие четко выраженные блоки: выявления и классификации рисков; выявление субъектов и объектов рисков; качественной оценки рисков; количественной оценки рисков.

Первым необходимым этапом для работы над рисками проекта является определение потенциально возможных рисков. Этот этап является базовым во всем алгоритме, так как для минимизации (максимизации) любого риска следует в первую очередь идентифицировать этот риск, определить специфику, причины его появления, а также объекты и каналы воздействия. Полная информация о рисках позволяет предприятию действовать по схеме «предупрежден, значит вооружен». Особенность данного этапа для логистических компаний является необходимость охватить большой спектр рисков (от напрямую связанных с проектом рисков, до косвенных рисков – например риск снижения спрос на продукцию поставок). Поэтому для построения последующего анализа, при большом количестве определенных рисков, расставляются приоритеты, основываясь на экспертных оценках – предыдущих опытах самой компании или на примерах и опыте других логистических компаний с аналогичными рисками. 

Следующей задачей алгоритма оценки рисков заключается в определении объектов и субъектов рисков. Данный этап позволяет компании выявить направление и адресат воздействия рисков, для того чтобы было представление и том какие подразделения, проекты или виды деятельности компании могут быть подвергнуты влиянию определенного риска. Для этого этапа должны быть выполнены следующие шаги: 1) идентификация рисков; 2) определение сфер деятельности компании, потенциально затрагиваемые рисками; 3) определение возможных последствий воздействия рисков. Основной сложностью данной задачи алгоритма, является тесная зависимость деятельности логистической компании от деятельности клиентов (поставщиков). Например, сезонность товаров, отражается как на процессе деятельности производителя, также и на деятельности логистики, и влечет за собой риск снижения количества перевозок в определенный период времени. Поэтому определение истинного источника риска быть затруднительно. Для этого компании необходимо в первую очередь составить «карту» взаимосвязей сотрудничества (в которой указаны клиенты (поставщики) риски, деятельности которых так или иначе влияют на деятельность логистической компании), чтобы после идентификации риска четко соотнести его с реальным источником.